Na poradě se zeptáte, kolik zakázek čeká na dokončení. Obchod má jedno číslo, tým druhé a účetní musí část údajů nejdřív dohledat. Někdo navrhne nový přehled, další automatické propojení systémů a třetí by nejraději pořídil vlastní aplikaci.

Každý z těch návrhů může pomoct, ale každý řeší trochu jinou potíž. Někdy už potřebné údaje máte, jen jim nemůžete věřit nebo jsou roztroušené na několika místech. Jindy lidé zbytečně přepisují stejné informace. A někdy chybí nástroj, ve kterém by mohli společně pracovat.

Na poradě přitom mohou mít pravdu všichni tři. Jen každý vidí jinou část práce. Pojďme si proto na příkladu zakázek ukázat, co jednotlivé možnosti přinesou a podle čeho poznat, kterou z nich právě potřebujete.

Projděte si jednu zakázku od začátku do konce

Zkuste si s kolegy projít, co se se zakázkou děje od prvního e-mailu až po dokončení. Kdo ji zapíše? Kdo doplní cenu? Jak se ostatní dozvědí, že je schválená? A co když zákazník něco změní?

Třeba zjistíte, že nejvíc času nezabírá samotné přepisování. Lidé čekají na schválení, hledají chybějící údaj nebo si ověřují, která ze dvou částek platí. Nová aplikace může pomoci, ale nejdřív se potřebujete domluvit, jak má práce probíhat.

Pomůže vzít si konkrétní zakázku z minulého týdne. U skutečného případu si lidé snáz vzpomenou, komu volali, co hledali a na čem se zasekli. Z obecného „potřebujeme lepší systém“ se tak může stát docela přesné zadání.

Kdy pomůže udělat pořádek v datech

Pokud se nedokážete shodnout, kolik máte otevřených zakázek, nemusí být problém v samotné práci. Možná obchod považuje zakázku za dokončenou při předání zákazníkovi, zatímco účetní až po zaplacení. Obě čísla mohou být správná, jen každé odpovídá na jinou otázku.

Začněte proto tím, co chcete zjistit a k jakému rozhodnutí to potřebujete. Chcete vědět, kolik práce čeká na tým? Jaké zakázky jsou po termínu? Nebo kolik peněz ještě zákazníci neuhradili? Podle toho vyberete údaje a domluvíte se, co přesně znamenají.

Někdy stačí sjednotit tabulky a opravit způsob zápisu. Pokud jsou informace v několika systémech, může pomoci datový sklad: společné místo, kam se údaje průběžně načítají a kde je můžete propojit. Nad nimi pak vznikne přehled, ve kterém například uvidíte zakázku, její termín i platbu pohromadě.

Přínos poznáte třeba na další poradě. Místo dvaceti minut porovnávání souborů se rovnou bavíte o zakázkách po termínu a o tom, co s nimi. Čísla nejsou cílem sama o sobě. Pomáhají vám všimnout si problému včas a rozhodnout, co udělat.

Aby to fungovalo, musí být jasné, odkud údaje pocházejí a kdo je doplňuje. Pokud nikdo nezapisuje datum dokončení, nový graf to nezachrání. I tak obyčejná změna, jako je dohoda o jednom povinném údaji, proto může být důležitější než celý dashboard.

Kdy pomůže automatizace

Možná už máte v údajích jasno a současné nástroje vám vyhovují. Obchod používá CRM, účetní svůj systém a tým sdílenou tabulku. Jen mezi nimi někdo pořád přenáší stejné informace. Tady stojí za to podívat se, které kroky by mohly probíhat automaticky.

Třeba obchodník schválí zakázku a dosud musel její údaje znovu zadat do účetního systému. Pak napsal kolegovi, že může začít. Automatizace může tyto kroky provést za něj. U jedné zakázky je to pár minut, ale při opakované práci se úspora postupně nasčítá. Navíc odpadne další místo, kde se lze překlepnout.

Je ale potřeba domluvit, kdy se přenos spustí a jak poznáte, že se podařil. Co když účetní systém neodpoví? A co když někdo stiskne tlačítko dvakrát? Dobře navržené řešení počítá i s takovými situacemi, aby kolegové nemuseli každou zakázku preventivně kontrolovat.

Pokud ale kolega u každé zakázky nejdřív telefonuje zákazníkovi a domlouvá individuální podmínky, nebude stačit propojit dva formuláře. Možná půjde automatizovat zápis po schválení, zatímco samotné rozhodnutí zůstane na člověku.

AI může pomoci například se čtením volně napsaných e-mailů nebo dokumentů, které mají různou podobu. Neznamená to, že musí řídit celý postup. Přenos čísla zakázky nebo výpočet ceny podle známých položek obvykle zvládne běžný program. U výstupu AI je navíc potřeba určit, jak ho zkontrolujete a kdy ho předáte člověku.

Kdy zvažovat vlastní aplikaci

Představte si, že se zakázkou pracuje obchodník, vedoucí týmu a účetní. Každý potřebuje jiné údaje a jiná oprávnění. Někdo zakázku připraví, další ji schválí a teprve potom může pokračovat. Zároveň chcete dohledat, kdo změnil cenu a proč.

V takové situaci už může být obtížné udržet přehled pomocí tabulky a několika propojení. Potřebujete místo, kde všichni vidí aktuální stav a kde systém hlídá, které kroky jsou povolené.

Než zadáte vlastní vývoj, podívejte se ale i na hotové aplikace. Schvalování, oprávnění nebo historii změn nabízí řada běžných systémů. Vlastní řešení stojí za zvážení hlavně tehdy, když dostupné nástroje důležité části vaší práce neumějí a museli byste je neustále obcházet.

Vlastní aplikace může například spojit přípravu nabídky, schválení ceny a předání do výroby tak, jak to vaše firma potřebuje. Obchodník vidí, co čeká na doplnění, vedoucí dostane zakázku ke schválení a tým začne pracovat s potvrzenou verzí. Nemusí si mezi sebou posílat soubory a zjišťovat, který z nich platí.

Počítejte také s tím, kdo se o aplikaci bude starat. Dokončením první verze práce nekončí. Přibývají uživatelé, mění se pravidla a je potřeba řešit zálohy, zabezpečení i napojení na okolní systémy.

Jak mohou všechny tři možnosti fungovat spolu

Představme si firmu, která má zakázky v aplikaci. Lidé v ní zadávají požadavky, schvalují cenu a zaznamenávají dokončení. Automatizace po schválení předá údaje do účetnictví a upozorní tým. Datový přehled pak ukáže, kde se zakázky nejčastěji zdržují a kolik jich firma zvládá vyřídit.

Aplikace tedy slouží k práci, automatizace přebírá opakované kroky a data pomáhají pochopit, jak se celému procesu daří. Nemusíte ale všechno zavádět najednou. Pokud už máte dobrou aplikaci, může vám chybět jen přehled. A pokud se většina času ztrácí kopírováním, větší smysl může mít nejdřív propojit současné nástroje.

Počítejte i s běžným provozem

Při porovnávání návrhů se snadno soustředíte na cenu pořízení. Zkuste si ale představit i obyčejné úterý půl roku po spuštění. Nastoupil nový kolega, změnilo se schvalování a jedno propojení hlásí chybu. Víte, kdo to vyřeší?

U každé varianty si proto zjistěte, co bude stát provoz, kdo zvládne běžné úpravy a jak se budou opravovat chyby. Důležité je i předání: pokud odejde autor tabulky nebo se změní dodavatel, měl by mít někdo další možnost práci převzít.

Levné řešení, kolem kterého musí každý den někdo obíhat, nemusí být levné dlouhodobě. Ani vlastní aplikace se ale nevyplatí jen proto, že bude přesně podle vašich představ. Potřebujete vědět, jakou práci lidem ušetří a co bude vyžadovat na oplátku.

Vyzkoušejte nejdřív malou část

Nemusíte předělat celý provoz najednou. Vyberte jednu běžnou činnost, na které ověříte, zda navržená změna pomáhá. Třeba zpracování jednoho typu zakázky od přijetí až po schválení.

U dat můžete začít jedním přehledem otevřených zakázek a ověřit ho proti skutečným záznamům. U automatizace propojit schválenou zakázku s účetním systémem. U aplikace připravit jednoduchou verzi, ve které si lidé vyzkoušejí zadání, kontrolu a schválení.

Předem si řekněte, co chcete zlepšit. Zjistíte rychleji, kolik zakázek je po termínu? Ubude přepisování? Přestanou se kolegové ptát, u koho zakázka právě leží? Porovnejte to s dnešním stavem a teprve potom rozhodněte, co rozšířit dál.

Kde začít u vás

Zkuste se kolegů zeptat: „Co musíte každý týden dohledávat, přepisovat nebo někomu připomínat?“ Vyberte jednu z odpovědí a nechte si ukázat, jak ta práce dnes vypadá. Už během takového rozhovoru často zjistíte, jestli chybí spolehlivá informace, jednoduché propojení nebo společné místo pro práci.

Pak si napište, co by se mělo po změně zlepšit. Třeba: „Na poradě uvidíme aktuální zakázky po termínu.“ Nebo: „Schválené údaje už nikdo nebude přepisovat do účetnictví.“ S takovým zadáním se možnosti porovnávají mnohem snáz než s přáním pořídit nový systém.

A klidně začněte malou úpravou. Nemusí z ní být velký projekt, aby byla užitečná. Pokud kolegům ubude opakované dohledávání a budou mít více času na práci, kvůli které ve firmě jsou, splnila svůj účel.

K tématu se můžete podívat také na průvodce GOV.UK mapováním problému uživatele a praktického průvodce OpenAI stavbou agentů.

Podívejte se, jaké typy digitálních projektů Duha Works staví.